本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)匹配追蹤算法的語音信號(hào)處理研究

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【摘要】：提出一種改進(jìn)的基于知覺匹配追蹤算法的建模來進(jìn)行大規(guī)模的語音信號(hào)處理。匹配追蹤算法是一種較為復(fù)雜的詞典匹配,基于知覺扭曲理論來選擇每次迭代過程的最優(yōu)原子。此外,追蹤算法采用心理聲學(xué)的判斷準(zhǔn)則。基于正弦模型所建的模型由瞬變和噪音(STN模型)組成,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所改進(jìn)后的MP結(jié)合匹配追蹤算法節(jié)省了大量的搜索時(shí)間,提高了算法的運(yùn)行效率,更好地改善了語音重構(gòu)信號(hào)的接收質(zhì)量。
【作者單位】： 平頂山學(xué)院信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 匹配追蹤 稀疏分解 粒子群算法 混沌映射
【基金】：2016年度河南省科技計(jì)劃項(xiàng)目——編號(hào):162102310248 平頂山學(xué)院青年基金項(xiàng)目——編號(hào):PDSU-QNJJ-2013001
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 人類通信最為重要的方式是語音信號(hào),國內(nèi)外學(xué)者致力于研究減少人們?cè)谕ㄐ胚^程中頻繁出現(xiàn)的語音信號(hào)失真的現(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的高效率的表達(dá),目前較為常用的方式為壓縮編碼。傳統(tǒng)的信號(hào)采樣根據(jù)具有一定的局限性的奈徹斯特采樣定律來對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行采樣。為此,文獻(xiàn)[1-2]提出了

【相似文獻(xiàn)】

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